پاورپوینت کامل شبکه عصبی پرسپترن چند لایه ۵۰ اسلاید در PowerPoint

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل شبکه عصبی پرسپترن چند لایه ۵۰ اسلاید در PowerPoint دارای ۵۰ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی پاورپوینت کامل شبکه عصبی پرسپترن چند لایه ۵۰ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل شبکه عصبی پرسپترن چند لایه ۵۰ اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۴: MLPInputsOutputنرون ها طبق معماری شبکه، به صورت وزندار به هم مرتبط شده اند. شبکه یک مرحله یادگیری دارد. شبکه قادر است برای هر ورودی، خروجی مطلوب را بر گردانند.۴

اسلاید ۵: مثالی از یک شبکه عصبی سه لایه۵

اسلاید ۶: شبکه های عصبی چند لایه Information flow is unidirectional Data is presented to Input layer Passed on to Hidden Layer Passed on to Output layer Information is distributed Information processing is parallelInternal representation (interpretation) of data6

اسلاید ۷: ۷

اسلاید ۸: نحوه ی کار با شبکه طراحی شبکه (تعداد لایه ها، تعداد گرهها در هر لایه، تابع تحریک هر لایه)اعمال ورودیها به شبکه و آموزش شبکهتست شبکه۸

اسلاید ۹: دیتای ورودی MicroscopyTomographyPhoto99

اسلاید ۱۰: mpm1m2m3xiyiQuantization of pattern space into p decision classesInput PatternsResponse:“Learning by Examples”یادگیری مثالها ۱۰۱۰

اسلاید ۱۱: Neural NetworkFeed-forward network, Multilayer Perceptron11

اسلاید ۱۲: مدل ریاضی یک نوروننرون کوچکترین واحد یک شبکه عصبی مصنوعی است.در بدنه هر نرون تابع انتقال قرار دارد که به آن تابع تحریک نیز می گویند. f12

اسلاید ۱۳: مدل ریاضی یک نورون …۱۳

اسلاید ۱۴: Activation/Transformation Functionsayayayaythresholdlinearpiece-wise linearsigmoid

اسلاید ۱۵: تابع تحریکمثالهایی از تابع تحریکsigmoidal neuronGaussian neuron15

اسلاید ۱۶: تابع تحریک آستانه زنیInputsOutputw2w1w3wnwn-1…x1x2x3…xn-1xny16

اسلاید ۱۷: Threshold Logic Unit (TLU)x1x2xn…w1w2wna=i=0n wi xi 1 if a qy= 0 if a < qy{inputsweightsactivationoutputqw0x0=1X0 is the bias

اسلاید ۱۸: Decision Surfacex1x2Decision linew1 x1 + w2 x2 = qw111000001

اسلاید ۱۹: تابع تحریک آستانه زنی۱۹

اسلاید ۲۰: Sigmoid Unitx1x2xn…w1w2wnw0x0=1a=i=0n wi xiyy=(a)=1/(1+e-a)(x) is the sigmoid function: 1/(1+e-x)X0 is the bias

اسلا